大数据背景下编辑记者能力培养对策

信息化和全球化的发展,使得大数据对人们的日常生活愈发重要。记者作为事实和真相的记录者和报道者,必须与时俱进,提高自己的能力。大数据对传统的编辑记者既是机遇也是挑战,编辑记者只有不断创新,提高自己的综合素质和职业能力才能脱颖而出。本文为编辑记者在大数据背景下如何提高自己的能力提出建议。     

用于射频滤波器的LN单晶薄膜XBAR的性能研究

基于铌酸锂(LN)薄膜的横向激发体声波谐振器(XBAR)能够兼具大机电耦合系数(K²)和高谐振频率(f)特性，有望满足5G应用的频段要求。然而，常规LN薄膜单层XBAR结构的温度稳定性较差，频率温度系数(TCF)较低。该文提出一种具有SiO₂温度补偿层的SiO₂/LN双层结构XBAR，并建立了精确分析层状结构XBAR的有限元模型。理论分析表明，该双层结构XBAR上激励的主模式是一阶反对称(A1)兰姆波。通过合理优化结构参数配置，能够获得高谐振频率(f~4.75 GHz)和大机电耦合系数(K²~8%)，同时其温度稳定性也得到显著改善(TCF~-36.1×10^-6/℃)，相较于单层XBAR结构提高了近70×10^-6/℃，这为研制温补型高频、大带宽声学滤波器提供了理论基础。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

基于全U网络的混凝土路面裂缝检测算法

针对现有的混凝土裂缝检测算法在各种复杂环境中检测精度不够、鲁棒性不强的问题,根据深度学习理论和U-net模型,提出一种全U型网络的裂缝检测算法。首先,依照原U-net模型路线构建网络;然后,在每个池化层后都进行一次上采样,恢复其在池化层之前的特征图规格,并将其与池化之前的卷积层进行融合,将融合之后的特征图作为新的融合层与原U-net网络上采样之后的网络层进行融合;最后,为了验证算法的有效性,在测试集中进行实验。结果表明,所提算法的平均精确率可达到83.48%,召回率为85.08%,F1为84.11%,相较于原U-net分别提升了1.48%,4.68%和3.29%,在复杂环境中也能提取完整裂缝,保证了裂缝检测的鲁棒性。     

加强高校教育管理信息化建设研究

新时代背景下,传统教育体系中部分教育理念、教育内容、教育形式及方法已经无法有效满足现代社会的育人需求。此外,互联网2.0时代我国大数据技术和移动互联平台发展迅速,在推动教育事业现代化转型、高校教育管理信息化建设等方面意义深远。党的十九大以来,政府明确指出要坚决把教育事业置于优先位置,加强我国高校教育管理信息化建设,实现教育现代化和信息化改革,以此来实现我国教育事业的长足发展。     

基于特征建模的TDD系统大气波导干扰控制体系研究

大气波导干扰是特定气象条件下发生的时分双工（time-division duplex，TDD）系统内干扰，是TDD移动通信系统大规模组网面临的顽疾。在总结分析大气波导干扰成因和分类等的基础上，对大气波导干扰进行建模和表征，验证了海量干扰源在时域和频域的功率集总特征，并结合大量4G/5G现网实测数据给出了典型条件下内陆波导和海面波导的量化干扰信号传播模型，对于干扰的预测和预防具有重要意义。基于干扰特征，给出了TDD系统预防大气波导干扰的帧结构与组网的4项设计原则，5G现网数据表明干扰控制方案有效，上行干扰下降10 dB以上，相关原则对于6G系统的设计也具有指导意义。     

煤矸石粉/聚酯纤维沥青混合料盐冻损伤研究EI北大核心CSCD

针对煤矸石粉替代率50%、聚酯纤维掺量0.4%的沥青混合料,开展盐冻耦合作用(NaCl溶液质量分数为0%、7.0%、13.0%、26.5%,冻融循环次数为0、2、4、6、8)下的半圆弯曲(SCB)试验,分析了盐冻耦合作用对SCB试件内部损伤劣化过程的影响.结果表明:NaCl溶液质量分数为13.0%、冻融循环为8次时,盐冻耦合作用对沥青混合料的侵蚀破坏作用最强,试件内部损伤最严重;在煤矸石粉与矿粉质量比为1∶1、聚酯纤维掺量为0.4%的条件下,沥青混合料能够形成高黏性、致密、厚实的沥青膜以及由纤维形成的三维网状结构,从而显著降低盐冻侵蚀对沥青混合料的损伤.通过Poly2D模型对SCB试件的极限拉应力损伤量进行拟合,拟合系数为0.944.     

性能数据驱动的机械产品关键设计参数识别方法

利用运行数据识别产品设计缺陷或薄弱环节是产品开发和更新换代的主要模式,也是保证产品服役性能稳定的重要途径.提出了一种性能数据驱动的产品关键设计参数(薄弱环节)识别方法.首先,利用极限学习机算法划分运行工况,提出了基于核主成分分析和高斯混合模型的多工况性能退化评估方法,消除了工况变化对性能退化评估的影响,得到性能退化严重的关键功能模块;其次,对性能监测数据进行聚类分析,识别出与模块性能退化密切相关的关键性能监测参数;最后,建立了“性能监测参数—性能参数—设计参数”三者之间的关联关系,识别出导致性能严重退化的关键设计参数.以某大吨位履带起重机作业机构为例,验证了方法的有效性.     

基于CASS的数字高程模型的精度研究

现阐述数字高程模型的基本理论、数据来源、内插原理、显示方式,以及建立DEM的方法,并以CASS软件为基础平台,将原始数据分为建模数据和检验数据,使用CASS中的建模方法建立DEM模型,并使用验证数据对等高线建立方法进行了精度比较。     

一种用于水声材料设计的动态参数测试方法

针对提高水声材料设计中动态参数输入精度的问题，提出了一种复杨氏模量及泊松比准确测试方法。对于复杨氏模量测试，通过将Williams-Landel-Ferry(WLF)方程引入到Havriliak-Negami(H-N)模型中，采用信赖域反射算法对未知参数进行拟合得到材料参数宽频域主曲线。对于泊松比测试，根据同一材料不同形状因子表观杨氏模量之比与泊松比存在唯一量化关系的特性，仅通过两种不同形状因子试样的准静态有限元模拟，获得表观杨氏模量比值与泊松比量化曲线。因此，根据橡胶样品表观杨氏模量测试结果，可以直接利用局部加权回归获得其泊松比。最后，将前述材料制成直径为55 mm、厚度为50 mm的声管样品，放置在水声管中进行吸声系数测试。同时，把橡胶的复杨氏模量和泊松比的测量结果输入到水-橡胶-水分层介质模型中进行吸声系数计算。结果表明两者吻合，验证了上述测试方法的正确性和有效性。